推荐类型数量申请方式处理结果占变更人数的比率精选word文档 17页Word文档下载推荐.docx

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例如，每天进出海关的旅游人数，某地流动人口的数量等。

数值型数据的表现就是具体的数值，统计处理中的大多数都是数值型数据；

另一种是分类型数据，是指对数字进行分类的结果，例如人口按性别分为男、女两类，受教育程度也可以按不同类别来区分；

再一种是顺序型数据，是指数据不仅是分类的，而且类别是有序的，例如满意度调查中的选项有“非常满意”，“比较满意”，“比较不满意”，“非常不满意”，等。

在这三类数据中，数值型数据由于说明了事物的数量特征，因此可归为定量数据，分类型数据和顺序型数据由于定义了事物所属的类别，说明了事物的品质特征，因而可统称为定性数据。

10、【104173】

（填空题）参数是描述_____特征的概括性数字度量。

【答案】总体

11、【104174】

（填空题）统计量是描述_____特征的概括性数字度量。

【答案】样本

12、【145091】

（填空题）根据计量尺度的不同，可将数据划分为三种类型：

_____、_____

和_____。

【答案】数值型数据；

分类型数据；

顺序型数据

第二章数据的搜集

13、【104177】

（单项选择题）下列哪一项不是数据的直接来源（）。

A.普查

B.二手数据C.统计报表D.抽样调查【答案】B

14、【104178】

（单项选择题）数据的间接来源有（）。

A.普查

B.实验数据C.二手数据D.抽样调查【答案】C

15、【104180】

（填空题）数据的误差包括：

_____、_____、_____。

【答案】抽样误差、未响应误差、响应误差

16、【104181】

（填空题）抽样误差的影响因素有：

_____、_____。

【答案】样本量的大小、总体的变异性

17、【104182】

（填空题）抽样误差是由于抽样的随机性引起的样本结果与_____之间的误

差。

【答案】总体真值

第三章数据的描述

（一）——数据的直观显示

18、【104184】

（单项选择题）统计表的形式应该是（）。

A.上下不封顶，左右不开口B.上下要封顶，左右要开口C.上下要封顶，左右不开口D.上下不封顶，左右要开口【答案】B

19、【104186】

（单项选择题）直方图一般可用于表示（）。

A.累计次数的分布B.次数分布的特征

C.变量之间的函数关系D.数据之间的相关性【答案】B

20、【104187】

（单项选择题）直方图相比，茎叶图（）原始数据的信息。

A.没保留B.保留了C.掩盖了D.浪费了

【答案】B

21、【104188】

（单项选择题）10家公司在电视广告上的花费如下（百万元）：

55.7，72，

65.2，30，28，55.3，24，20，35，38。

下列图示法不宜用于描述这些数据的是（）。

A.茎叶图B.散点图C.饼图D.直方图

22、【122753】

（单项选择题）对某地区人口按年龄分组如下：

4岁以下、4~8岁、……、

65~79岁、80~89岁、90~99岁、100岁以上。

第一组与最后一组的组中值分别为（）。

A.1.5岁和104.5岁B.2岁和104.5岁C.2岁和105岁D.1.5岁和105岁【答案】B

23、【104194】

（简答题）怎样理解在统计分组过程中的“互斥”、“不重不漏”、“上组限不

在组内”、“下限不包括在内”的原则？

【答案】在统计分组中的“互斥”原则，就是指各组中不应相互包含。

所谓“不重”就是指一项数据只能归入其中的一组，而不能同时归入两个或两个以上的组。

所谓“不漏”就是指各组别能够穷尽，即在所分的全部组别中，每项数据都能分在其中的一组而没有遗漏。

为了解决“不重”问题，在统计分组中习惯上规定，对于越大越好的数值，采用“上组限不在组内”的原则，即当采用重叠组限时，某一变量值恰与组限同值，应将其归入下限组，而不是上限组；

对于越小越好的数值，则采用“下限不包括在内”的原则，即当采用重叠组限时，某一变量值恰与组限同值，则应将其归入上限组，而不是下限组。

为了解决“不漏”的问题，在分组时可以采用开口组，这样可以将极端值包括在分组中，不被遗漏。

24、【104190】

（填空题）重叠组限对于越大越好的变量按“_____”的原则归组，而对于越

小越好的变量则应按照“_____”的原则归组。

【答案】上限不包括在内；

下限不包括在内

25、【104191】

（填空题）统计表一般由_____、行标题、_____和数据资料构成。

【答案】表头，列标题

26、【104192】

（填空题）盒形图由一组数据的最大值、_____、上四分位数、_____、最

小值五个特征数值组成。

【答案】中位数，下四分位数

27、【104199】

（计算题）某班级30名学生统计学成绩被分为四个等级：

A．优；

B．良；

C．中；

D．差。

结果如下：

BCBB

CDAD

BBBA

ACBA

BADC

DBCD

BBCC

CCBA

CBCB

BAAD

（1）根据数据，计算分类频数，编制频数分布表；

（2）按ABCD顺序计算累积频数，编制向上累积频数分布表和向下累计频数分布表。

【答案】

28

根据上表指出：

（1）上表变量数列属于哪一种变量数列；

（2）上表中的变量、变量值、上限、下限、次数；

（3）计算组距、组中值、频率。

（1）该数列是等距式变量数列。

60、70、80、90，70、80、90、100，

（2）变量是日产量，变量值是50-100，下限是50、上限是60、次数是

9、19、25、16、11；

、23.75%、31.25%.20%13.75%。

65、75、85、95，（3）组距是10，组中值分别是55、频率分别是11.25%

29、【30

（1）根据表中的数据，制作甲乙两班考试成绩分类的对比条形图；

（2）比较两班考试成绩分布的特点。

篇二：

统计学课后简答题

3.1数据预处理内容:

数据审核（完整性和准确性；

适用性和实效性），数据筛选和数据排序。

3.2分类数据和顺序数据的整理和图示方法各有哪些

分类数据：

制作频数分布表，用比例，百分比，比率等进行描述性分析。

可用条形图，帕累托图和饼图进行图示分析。

顺序数据：

制作频数分布表，用比例，百分比，比率。

累计频数和累计频率等进行描述性分析。

可用条形图，帕累托图和饼图，累计频数分布图和环形图进行图示分析。

3.3数据型数据的分组方法和步骤分组方法：

单变量值分组和组距分组，组距分组又分为等距分组和异距分组。

分组步骤：

1确定组数2确定各组组距3根据分组整理成频数分布表

3.4直方图和条形图的区别1条形图使用图形的长度表示各类别频数的多少，其宽度固定，直方图用面积表示各组频数，矩形的高度表示每一组的频数或频率，宽度表示组距，2直方图各矩形连续排列，条形图分开排列，3条形图主要展示分类数据，直方图主要展示数值型数据。

3.5绘制线图应注意问题时间在横轴，观测值绘在纵轴。

一般是长宽比例10：

7的长方形，纵轴下端一般从0开始，数据与0距离过大的话用折断符号折断。

3.6饼图和环形图的不同饼图只能显示一个样本或总体各部分所占比例，环形图可以同时绘制多个样本或总体的数据系列，其图形中间有个“空洞”，每个样本或总体的数据系类为一个环。

3.7茎叶图比直方图的优势，他们各自的应用场合

茎叶图既能给出数据的分布情况，又能给出每一个原始数据，即保留了原始数据的信息。

在应用方面，直方图通常适用于大批量数据，茎叶图适用于小批量数据。

3.8鉴别图标优劣的准则1一张好图应当精心设计，有助于洞察问题的实质。

2一张好图应当使复杂的观点得到简明、确切、高效的阐述。

3一张好图应当能在最短的时间内以最少的笔墨给读者提供最大量的信息。

4一张好图应当是多维的。

5一张好图应当表述数据的真实情况。

3.9制作统计表应注意的问题

（1）合理安排统计表结构

（2）表头一般包括表号，总标题和表中数据的单位等内容（3）表中的上下两条横线一般用粗线，中间的其他用细线（4）在使用统计表时，必要时可在下方加注释，注明数据来源。

公式：

组中值=（上限+下限）/2

6.1统计量：

设X1,X2?

Xn是从总体X中抽取的容量为n的一个样本，如果由此样本构造一个函数T（X1,X2?

Xn），不依赖于任何未知参数，则称函数T（X1,X2?

Xn）是一个统计量。

原因：

为了使统计推断成为可能。

6.2T1和T2是

6.3次序统计量:

设X1，X2，?

，Xn是从总体X中抽取的一个样本，Xi称为第i个次序统计量，它是样本（X1，X2，?

，Xn）满足如下条件的函数：

每当样本得到一组观测值X1，X2，?

，Xn时，其由小到大的排序X1≤X2≤?

≤Xi≤?

≤Xn中，第i个值Xi就作为次序统计量Xi的观测值，而X1，X2，?

，Xn称为次序统计量。

6.4统计量加工过程中一点信息都不损失的统计量为充分统计量

6.5自由度：

独立变量的个数

6.7抽样分布：

样本统计量的概率分布是一种理论概率分布随机变量是样本统计量。

26.8中心极限定理：

设从均值为?

，方差为?

的一个任意总体中抽取容量为n

的样本，当n充分大时，样本均值的抽样分布近似服从均值为μ、方差为σ2/n的正态分布

8.1假设检验和参数估计有什么相同点和不同点？

答：

参数估计和假设检验是统计推断的两个组成部分，它们都是利用样本对总体进行某种推断，然而推断的角度不同。

参数估计讨论的是用样本统计量估计总体参数的方法，总体参数μ在估计前是未知的。

而在参数假设检验中，则是先对μ的值提出一个假设，然后利用样本信息去检验这个假设是否成立。

8.2什么是假设检验中的显著性水平？

统计显著是什么意思？

显著性水平是一个统计专有名词，在假设检验中，它的含义是当原假设正确时却被拒绝的

概率和风险。

统计显著等价拒绝H0，指求出的值落在小概率的区间上，一般是落在

0.05或比0.05更小的显著水平上。

8.3什么是假设检验中的两类错误？

假设检验的结果可能是错误的，所犯的错误有两种类型，一类错误是原假设H0为真却被我们拒绝了，犯这种错误的概率用α表示，所以也称α错误或弃真

错误；

另一类错误是原假设为伪我们却没有拒绝，犯这种错误的概论用β表示，所以也称β错误或取伪错误。

8.4两类错误之间存在什么样的数量关系？

在假设检验中，α与β是此消彼长的关系。

如果减小α错误，就会增大犯β错误的机会，若减小β错误，也会增大犯α错误的机会。

8.5解释假设检验中的P值答：

P值就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。

（它的大小取决于三个因素，一个是样本数据与原假设之间的差异，一个是样本量，再一个是被假设参数的总体分布。

）

8.6显著性水平与P值有何区别答：

显著性水平是原假设为真时，拒绝原假设的概率，是一个概率值，被称为抽样分布的拒绝域，大小由研究者事先确定，一般为0.05。

而P只是原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率，被称为观察到的（或实测的）显著性水平

8.7假设检验依据的基本原理是什么？

假设检验依据的基本原理是“小概率原理”，即发生概率很小的随机事件在一次试验中是几乎不可能发生的。

根据这一原理，可以作出是否拒绝原假设的决定。

8.8你认为单侧检验中原假设与备择假设的方向如何确定？

将研究者想收集证据予以支持的假设作为备择假设H1，将研究者想收集证据

证明其不正确的假设作为原假设H0，先确立备择假设H1，备择假设的方向与想要

证明其正确性的方向一致，原假设与备择假设是互斥的，等号总在原假设上。

（举例说明，如下：

“一项研究表明，采用新技术生产后，将会使产品的使用寿命明显延长到1500小时以上。

检验这一结论是否成立”，则备择假设的方向为“>

”（寿命延长），建立的原假设与备择假设应为H0：

μ≤1500，H1：

μ＞1500.又例，“一

项研究表明，改进生产工艺后，会使产品的废品率降低到2%以下。

检验这一结论是否成立”，则备择假设的方向为“<

”（废品率降低），建立的原假设与备择假设应为H0:

μ≥2%，H1:

μ<

2%.）

10.1什么是方差分析？

它研究的是什么？

方差分析就是通过检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型因变量是否有显著影响。

它所研究的是非类型自变量对数值型因变量的影响。

10.2要检验多个总体均值是否相等时，为什么不作两两比较，而用方差分析方法？

作两两比较十分繁琐，进行检验的次数较多，随着增加个体显著性检验的次数，偶然因素导致差别的可能性也会增加。

而方差分析方法则是同时考虑所有的样本，因此排除了错误累积的概率，从而避免拒绝一个真实的原假设。

10.3方差分析包括哪些类型？

它们有何区别？

方差分析可分为单因素方差分析和双因素方差分析。

区别：

单因素方差分析研究的是一个分类型自变量对一个数值型因变量的影响，而双因素涉及两个分类型自变量。

10.4方差分析中有哪些基本假定？

答:

方差分析中有三个基本假定：

（1）每个总体都应服从正态分布

（2）各个总体的方差σ2必须相同

（3）观测值是独立的

10.5简述方差分析的基本思想。

它是通过对数据误差来源的分析来判断不同总体的均值是否相等，进而分析自变量对因变量是否有显著影响。

10.6解释因子与处理的含义。

在方差分析中，所要检验的对象称为因素或因子，因素的不同表现称为水平或处理。

10.7解释组内误差和组间误差的含义。

组内误差（SSE）是指每个水平或组的个样本数据与其组平均值误差的平方和，反映了每个样本各观测值的离散状况；

组间误差（SSA）是指各组平均值i与总平均值的误差平方和，反映各样本均值之间的差异程度。

10.8解释组内方差和组间方差的含义。

组内方差指因素的同一水平（同一个总体）下样本数据的方差，组间方差指因素的不同水平（不同总体）下各样本之间的方差。

10.9简述方差分析的基本步骤。

（1）提出假设（一般提法形式如下：

H0：

μ1=μ2=μ3=?

=μi=?

.μk，自变量

对因变量没有显著影响,H1：

μi（i=1,2,3?

..,k）不全相等，自变量对

因变量有显著影响）

（2）构造检验统计量（包括：

计算各样本的均值，计算全部观测值的总均值，计算各误差平方和，计算统计量）

（3）统计决策。

（将统计量的值F与给定的显著性水平?

的临界值F?

进行比较，作出对原假设H0的决策）

10.10方差分析中多重比较的作用是什么？

通过对总体均值之间的配对比较来进一步检验到底哪些均值之间存在差异。

10.11什么是交互作用？

交互作用是指几个因素搭配在一起会对因变量产生一种新的效应的作用。

10.12解释无交互作用和有交互作用的双因素方差分析。

在双因素方差分析中，如果两个因素对试验结果的影响是相互独立的，分别判断行因素和列因素对试验数据的影响，这时的双因素方差分析称为无交互作用

的双因素方差分析或无重复双因素方差分析；

如果除了行因素和列因素对试验数据的单独影响外，两个因素的搭配还会对结果产生一种新的影响，这时的双因素方差分析称为有交互作用的双因素方差分析或可重复双因素方差分析。

13.1简述时间序列的构成要素。

时间序列的构成要素：

趋势，季节性，周期性，随机性

13.2利用增长率分析时间序列时应注意哪些问题。

（1）当时间序列中的观察值出现0或负数时，不宜计算增长率；

（2）不能单纯就增长率论增长率，要注意增长率与绝对水平的综合分析；

大的增长率背后，其隐含的绝对值可能很小，小的增长率背后其隐含的绝对值可能很大。

13.3简述平稳序列和非平稳序列的含义。

1.平稳序列（stationaryseries）

基本上不存在趋势的序列，各观察值基本上在某个固定的水平上波动或虽有波动，但并不存在某种规律，而其波动可以看成是随机的

2.非平稳序列（non-stationaryseries）

是包含趋势、季节性或周期性的序列，它可能只含有其中的一种成分，也可能是几种成分的组合。

因此，非平稳序列又可以分为有趋势的序列、有趋势和季节性的序列、几种成分混合而成的复合型序列。

13.4简述时间序列的预测程序。

第一步：

确定时间序列所包含的成分，也就是确定时间序列的类型。

第二步：

找出适合此类时间序列的预测方法。

第三步：

对可能的预测方法进行评估，以确定最佳预测方案。

第四步：

利用最佳预测方案进行预测。

13.5简述指数平滑法的含义。

1.是加权平均的一种特殊形式

2.对过去的观察值加权平均进行预测的一种方法

3.观察值时间越远，其权数也跟着呈现指数的下降，因而称为指数平滑

4.有一次指数平滑、二次指数平滑、三次指数平滑等

5.该方法使用第T+1期的预测值等于T期的实际观测值与第T期预测值的加权平均值

6.一次指数平滑法也可用于对时间序列进行修匀，以消除随机波动，找出序列的变化趋势

13.6简述复合型序列预测的步骤

确定并分离季节成分，计算季节指数，以确定时间序列中的季节成分。

然后将季节性因素从时间序列中分离出去，以便观察和分析时间序列的

其他特征。

对消除了季节成分的时间序列建立适当预测模型，并进行预测。

计算出最后的预测值。

用预测值乘以相应的季节指数，得到最终的预测

值

13.7简述季节指数的计算步骤

1.计算移动平均值（季度数据采用4项移动平均，月份数据采用12项移动平均），并将其结果进行“中心化”处理

（将移动平均的结果再进行一次二项的移动平均，即得出“中心化移动平均值”（CMA））

2.计算移动平均的比值，也成为季节比率

（即将序列的各观察值除以相应的中心化移动平均值，然后再计算出各比值的季度（或月份）平均值，即季节指数）

3.季节指数调整

（各季节指数的平均数应等于1或100%，若根据第二步计算的季节比率的平均值不等于1时，则需要进行调整。

具体方法是：

将第二步计算的每个季节比率的平均值除以它们的总平均值）

篇三：

统计学课后习题

第一章导论

1.Q：

什么是统计学？

A：

统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。

2.Q：

解释描述统计和推断统计。

描述统计研究的是数据收集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等统计方法。

统计推断是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。

3.Q：

统计数据可分为哪几种类型？

不同类型的数据各有什么特点？

①按计量尺度不同，可分为：

分类数据（只能归类于某一类别的非数字型数据）、顺序数据（只能归类于某一有序类别的非数字型数据）、数值型数据（按数字尺度测量的观察值）；

②按统计数据的收集方法不同，可分为：

观测数据（通过调查或观测而收集到的数据）、实验数据（在实验中控制实验对象而手机到的数据）；

③按被描述的现象和时间的关系，可分析：

截面数据（在相同或近似相同的时间点上收集的数据）、时间序列数据（在不同时间上收集的数据，用于所描述的现象随时间变化的情况）。

4.Q：

解释分类数据、顺序数据和数值型数据的含义。

见3。

5.Q：

举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。

总体是包含所研究的全部个体（数据）的集合；

样本是从总体中抽取的一部分元素的集合；

参数是用于描述总体特征的概括性数字度量；

统计量是用于描述样本特征的概括性数字度量；

变量是说明现象某种特征的概念。

6.Q：

变量可分为哪几类？

分类变量（说明事物类别的一个名称）；

顺序变量（说明事物有序类别的一个名称）；

数值型变量（说明事物数字特征的一个名称）。

7.Q：

举例说明离散型变量和连续性变量。

离散型变量：

企业数、产品数量；

连续型变量：

年龄、温度、零件尺寸的误差。

8.Q：

请举例统计应用的几个例子。

要了解一个地区的人口特征、对产品的质量进行检验等。

9.Q：

请举例统计应用的几个领域。

政府部门、学术研究领域、日常生活、公司或企业的生产经营管理（企业发展战略、产品质量管理、市场研究、财务分析、经济预测、人力资源管理）。

大纲重点：

1、调查的组织与实施；

2、概率抽样和非概率抽样；

什么是二手资料？

使用二手资料需要注意些什么？

如果与研究内容有关的原信息已经存在，我们只是对这些原信息重新加工、整理，使之成为我们进行统计分析可以使用的数据，则把它们称为间接来源的数据，即二手资料。

二手资料具有搜集方便、数据采集快、采集成本低等优点，但也有很大的局限性，如资料的相关性不够，口径可能不一致，数据也许不准确，也许过时了等等

2.Q：

比较概率抽样和非概率抽样的特点，举例说明什么情况下适合采用概率抽样，什么情况下适合采用

非概率抽样。

（1）概率抽样也叫随机抽样，

有3个特点：

①抽样时按一定的概率以随机原则抽取样本②每个单位被抽中的概率是已知的或是可以计算出来的③当用样本对总体目标量进行估计时，要考虑到每个样本单位被抽中的概率，即估计量不仅与样本单位的观测值有关，也与其入样概率有关；

分为2类：

等概率抽样和不等概率抽样；

常用方式5个，如下：

（2）非概率抽样常用方式5个，如下：

（3）概率抽样与非概率抽样的比较

调查中搜集数据的方法主要有自填式、面访式、电话式。

除此之外，还有哪些搜集数据的方法？

观察式。

4